โมเดลรุ่นใหม่ของ DeepSeek กลายเป็นประเด็นถกเถียงทางเทคโนโลยีที่มีข้อเสนอที่ชัดเจนมาก: บริบทที่มีโทเค็นมากถึงหนึ่งล้านรายการ และสถาปัตยกรรมที่มีพารามิเตอร์มากกว่าหนึ่งล้านล้านรายการ บริษัทจีนแห่งนี้ออกแบบ V4 ให้มีประสิทธิภาพและที่สำคัญที่สุดคือราคาถูกกว่าระบบแบบวงปิดในสหรัฐอเมริกาอย่างมาก โดย V4 เป็นผลิตภัณฑ์ที่ผสมผสานตุ้มถ่วงแบบเปิด ช่วงการวัดค่าที่กว้าง และกลยุทธ์การกำหนดราคาที่ดุดัน
การเคลื่อนไหวครั้งนี้เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่ยุโรปและสเปนกำลังพิจารณาอย่างถี่ถ้วนถึงต้นทุนและอธิปไตยทางเทคโนโลยีของปัญญาประดิษฐ์ (AI) DeepSeek V4 เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับสตาร์ทอัพ SME และบริษัทขนาดใหญ่ในยุโรป ซึ่งต้องการความสามารถระดับแนวหน้า แต่ไม่สามารถ หรือไม่ต้องการ พึ่งพา API เฉพาะที่มีราคาแพง หรือฮาร์ดแวร์พิเศษ เช่น GPU ของ NVIDIA ที่เป็นที่ต้องการมากที่สุด
ตระกูล V4 ที่มีพารามิเตอร์ 1T เป็นศูนย์กลาง และบริบทของโทเค็น 1 ล้านโทเค็น
DeepSeek ได้ประกาศเปิดตัว DeepSeek-V4 Preview ซึ่งเป็นตระกูลโมเดลแบบเปิดที่เน้นแนวคิดหลักสองประการ: หน้าต่างบริบทที่มีโทเค็นมากถึง 1 ล้านโทเค็น และสถาปัตยกรรมขนาดใหญ่ที่ใช้การผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญ (Mixture-of-Experts: MoE)ภายในตระกูลนี้ มีสองรุ่นหลักที่โดดเด่น ได้แก่ DeepSeek-V4-Pro และ DeepSeek-V4-Flash ซึ่งทั้งสองรุ่นมีจุดเด่นอยู่ที่ความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลขนาด 1 ล้านพิกเซล
ในระดับที่ท้าทายที่สุด V4-Pro สามารถทำงานได้ในระดับตัวเลขดังนี้ พารามิเตอร์ทั้งหมดมากถึง 1,6 ล้านล้านรายการ (1,6T) แม้ว่าจะเปิดใช้งานพารามิเตอร์เพียง 32 ถึง 49 พันล้านตัวในแต่ละขั้นตอนการอนุมานด้วยกลไก MoE ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญในการรักษาประสิทธิภาพ ในขณะเดียวกัน บริษัทได้เปิดตัวรุ่นที่เบากว่า เช่น V4-Flash และ V4-Lite ซึ่งมีพารามิเตอร์ทั้งหมดประมาณ 284-285 พันล้านตัว และพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่ประมาณ 13 พันล้านตัว ออกแบบมาสำหรับการใช้งานที่ให้ความสำคัญกับความเร็วและต้นทุน
จำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมดทำให้ตระกูล V4 อยู่ในระดับแนวหน้าของตลาด แต่รายละเอียดที่สำคัญคือ... มีผู้เชี่ยวชาญเพียงส่วนน้อยเท่านั้นที่เปิดใช้งานโทเค็นแล้วสิ่งนี้ทำให้มันทำงานได้เหมือนโมเดลขนาดยักษ์ในแง่ของความจุ แต่ใช้พลังงานในการประมวลผลใกล้เคียงกับโมเดลขนาดเล็กกว่ามาก แนวทางนี้สอดคล้องกับแนวคิดของ DeepSeek: การแข่งขันกับโมเดลขนาดใหญ่แบบปิดแหล่งที่มาโดยไม่ทำให้ต้นทุนการใช้งานพุ่งสูงขึ้น
บริษัทได้ปล่อยเวอร์ชันเบื้องต้นออกมาแล้ว เช่น V4-Lite ซึ่งใช้สำหรับการตรวจสอบทางเทคนิค และได้ปรับตารางการวางจำหน่ายแล้ว แม้ว่า V4 ยังอยู่ในช่วงทดสอบแบบจำกัด ในบางบริบท ตระกูล V4 Preview สามารถใช้งานได้แล้วในแชทบอทอย่างเป็นทางการและผ่าน API ที่อัปเดตแล้วของบริษัท โดยมีบริบท 1M เป็นค่าเริ่มต้นในบริการต่างๆ
สถาปัตยกรรมแบบไฮบริดและการผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญเพื่อให้บริบทในระยะยาวมีความยั่งยืน
หัวใจสำคัญที่ทำให้ DeepSeek สามารถนำเสนอหน้าต่างบริบทที่มีโทเค็นถึงหนึ่งล้านรายการโดยที่ต้นทุนการอนุมานไม่พุ่งสูงขึ้นนั้น อยู่ที่สถาปัตยกรรมของมัน ผู้ผลิตอธิบายว่า V4 ได้นำเสนอ... การดูแลแบบผสมผสาน การดูแลโดยผู้เชี่ยวชาญหลายสาขา และเทคนิคการบีบอัด ออกแบบมาเพื่อใช้งานกับลำดับข้อมูลที่ยาวมาก ช่วยลดทั้งจำนวนการคำนวณ FLOPs ต่อโทเค็น และปริมาณหน่วยความจำที่ต้องการ
ในบรรดาส่วนประกอบทางเทคนิคที่บริษัทกล่าวถึงนั้น มีส่วนประกอบต่อไปนี้ที่โดดเด่น: MLA (Multi-Head Latent Attention), DSA หรือ DeepSeek Sparse Attention และกลไกความจำแบบมีเงื่อนไข เช่น Engramโดยรวมแล้ว ส่วนประกอบเหล่านี้มีเป้าหมายเพื่อลดภาระในการคำนวณความสนใจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อโมเดลต้องจัดการกับโทเค็นหลายแสนหรือหนึ่งล้านรายการในการประมวลผลครั้งเดียว
จากข้อมูลที่บริษัทเปิดเผยเอง ในสถานการณ์ที่มีโทเค็น 1 ล้านโทเค็น DeepSeek-V4-Pro อาจใช้ FLOPs ต่อโทเค็นประมาณ 27% และใช้แคช KV เพียง 10% เมื่อเทียบกับเวอร์ชันก่อนหน้า เช่น DeepSeek-V3.2รุ่นที่เบากว่า เช่น V4-Flash ช่วยลดตัวเลขเหล่านี้ลงไปอีก ทำให้พวกมันเป็นโซลูชันการประมวลผลที่รวดเร็วสำหรับแอปพลิเคชันที่ความหน่วงแฝงมีความสำคัญอย่างยิ่ง
การปรับปรุงประเภทนี้ไม่ใช่แค่ทฤษฎีเท่านั้น บริษัทอ้างว่าการผสมผสานระหว่าง MoE (Moment of Experience), ความสนใจที่กระจัดกระจาย และความเข้าใจบริบท ช่วยให้สามารถ... ดำเนินการด้วยบริบทที่ยาวเป็นพิเศษใน ฮาร์ดแวร์ที่ไม่สุดขั้วมากนัก ต้นทุนต่อล้านโทเค็นนั้นต่ำกว่าโมเดลแบบปิดหลายแบบที่มีจำนวนโทเค็นจำกัดที่ 128 หรือ 200 โทเค็นอย่างเห็นได้ชัดแล้ว
ประสิทธิภาพในการให้เหตุผล การเขียนโปรแกรม และภารกิจเชิงตัวแทน
DeepSeek ไม่ได้ต้องการโดดเด่นเพียงเพราะขนาดและบริบทของบริษัทเท่านั้น ในการเปรียบเทียบภายใน บริษัทเน้นย้ำว่า V4-Pro และรุ่นต่างๆ ได้รับการปรับแต่งเป็นพิเศษสำหรับกระบวนการคิดวิเคราะห์ที่ซับซ้อน การเขียนโปรแกรม และเอเจนต์ปัจจุบันพื้นที่ทั้งสามนี้คิดเป็นสัดส่วนสำคัญของความต้องการทางธุรกิจ เกณฑ์มาตรฐาน เช่น SWE-bench ซึ่งออกแบบมาเพื่อวัดศักยภาพของ... ทำความเข้าใจและแก้ไขคลังเก็บโค้ดมีการพูดถึงตัวเลขความแม่นยำสูงกว่า 80% ซึ่งสอดคล้องกับแบบจำลองปิดชั้นนำ
ในการให้เหตุผลทั่วไป—รวมถึงคณิตศาสตร์ สาขาวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี วิศวกรรมศาสตร์ และคณิตศาสตร์ (STEM) และปัญหาเกี่ยวกับลำดับความคิด—บริษัทจัดให้ V4-Pro อยู่ในระดับที่เหมาะสม ในฐานะหนึ่งในโมเดลเปิดที่แข็งแกร่งที่สุดและโต้แย้งว่ามันเข้าใกล้ระดับของข้อเสนอการปิดพรมแดน ในแง่ของการรับรู้ในระดับโลก ข้อมูลภายในจัดให้มันอยู่ในแถวหน้าของระบบนิเวศแบบเปิด และเป็นรองเพียงแค่โมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์เฉพาะบางโมเดลเท่านั้น เช่น Gemini รุ่นขั้นสูงบางรุ่น.
นอกเหนือจากตัวเลขแล้ว การเน้นย้ำในเรื่อง... ภารกิจตัวแทน สิ่งนี้ชี้ให้เห็นถึงการใช้งานที่ก้าวไกลกว่าการแชทพื้นฐาน DeepSeek อ้างว่า V4 มีโครงสร้างพื้นฐานของตัวเองอยู่แล้ว ซึ่งประกอบด้วยเอเจนต์โค้ดและระบบที่เชื่อมโยงหลายขั้นตอนเข้าด้วยกันพวกเขาสามารถเข้าถึงเครื่องมือและทำงานกับคลังข้อมูลหรือฐานข้อมูลเอกสารขนาดใหญ่ได้ แนวทางนี้สอดคล้องกับแนวโน้มของอุตสาหกรรมในปัจจุบัน ซึ่งหลายบริษัทไม่ได้มองหาเพียงแค่แชทบอทอีกต่อไป แต่ต้องการผู้ช่วยที่สามารถทำหน้าที่เป็น "เพื่อนร่วมงานดิจิทัล" ภายในเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนได้
ควรพิจารณาการเปรียบเทียบเหล่านี้อย่างรอบคอบ: เช่นเดียวกับผลิตภัณฑ์ AI รุ่นใหม่เกือบทั้งหมด ข้อมูลส่วนใหญ่มาจากบริษัทเองและจากการทดสอบในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุมถึงกระนั้น การผสมผสานระหว่างบริบทที่ยาวนาน สถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพ และประสิทธิภาพในการแข่งขัน กำลังดึงดูดความสนใจจากนักพัฒนาในยุโรปที่กำลังเปรียบเทียบต้นทุนและความสามารถกับตัวเลือกต่างๆ เช่น GPT, Claude, Llama หรือ Mistral
โมเดลแบบเปิด น้ำหนักที่เผยแพร่ และความเข้ากันได้กับ API ยอดนิยม
หนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ทำให้ DeepSeek มีชื่อเสียงคือความมุ่งมั่นต่อระบบนิเวศแบบเปิด ด้วย V4 บริษัทได้เสริมสร้างแนวทางนี้ให้แข็งแกร่งยิ่งขึ้น: ได้เผยแพร่รายงานทางเทคนิคและเปิดเผยน้ำหนักของตระกูลบนแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Hugging Faceซึ่งช่วยให้นักวิจัย บริษัท และหน่วยงานภาครัฐสามารถดาวน์โหลดแบบจำลองและนำไปใช้งานบนโครงสร้างพื้นฐานของตนเองได้
แนวทางการเปิดเผยค่าถ่วงน้ำหนักนี้ ซึ่งแตกต่างจากข้อเสนอแบบปิดสนิทของห้องปฏิบัติการหลายแห่งในสหรัฐอเมริกา ย่อมมีนัยสำคัญอย่างชัดเจนสำหรับสเปนและสหภาพยุโรป ความเป็นไปได้ในการนำโมเดลเหล่านี้ไปใช้งานใน ศูนย์ข้อมูลภายในสหภาพยุโรปภายใต้กรอบต่างๆ เช่น GDPR และกฎระเบียบด้านปัญญาประดิษฐ์ในอนาคตของสหภาพยุโรปมันเสนอวิธีการที่ช่วยให้สามารถควบคุมข้อมูลได้มากขึ้นโดยไม่ลดทอนความสามารถระดับสูงสุด
ในแง่ของการบูรณาการในทางปฏิบัติ DeepSeek เลือกที่จะลดอุปสรรคต่างๆ: API ยังคงใช้ base_url เดิม และเข้ากันได้กับรูปแบบ ChatCompletions ของ OpenAI และกับ ส่วนต่อประสานของมนุษย์สำหรับทีมพัฒนาหลายทีม นั่นหมายความว่าการย้ายการทดสอบหรือส่วนหนึ่งของปริมาณการใช้งานไปยัง V4 นั้นโดยพื้นฐานแล้วจำกัดอยู่เพียงแค่การเปลี่ยนตัวระบุโมเดลเป็น deepseek-v4-pro หรือ deepseek-v4-flash และปรับพารามิเตอร์เพียงเล็กน้อยเท่านั้น
ในขณะเดียวกัน บริษัทได้กำหนดกรอบเวลาสำหรับการเลิกใช้โมเดลเก่าๆ เช่น deepseek-chat และ deepseek-reasoner ผลิตภัณฑ์เหล่านั้นจะถูกยกเลิกและเปลี่ยนเส้นทางไปยัง V4-Flash จนกว่าจะมีการยกเลิกบริการเหล่านั้นอย่างสมบูรณ์ ซึ่งจะบังคับให้ผู้ที่เคยใช้บริการเหล่านั้นต้องเริ่มเตรียมตัวสำหรับการย้ายระบบ นี่เป็นวิธีที่ชัดเจนในการมุ่งเน้นการให้บริการไปยังกลุ่มผู้ใช้รุ่นใหม่ และหลีกเลี่ยงการแบ่งฐานผู้ใช้ไปเป็นเวอร์ชันเก่าๆ มากเกินไป
ลดต้นทุนการอนุมานและมุ่งเน้นประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจ
แนวคิดหลักของ DeepSeek นับตั้งแต่เริ่มต้นนั้นมุ่งเน้นไปที่ประสิทธิภาพ และในเวอร์ชัน 4 นี้ แนวคิดดังกล่าวได้รับการเสริมความแข็งแกร่งยิ่งขึ้นด้วยการผสมผสานสถาปัตยกรรม MoE, กลไกความสนใจแบบกระจาย และการเพิ่มประสิทธิภาพฮาร์ดแวร์ โดยมีเป้าหมายเพื่อ... ลดต้นทุนต่อโทเค็นหนึ่งล้านโทเค็นลงให้ต่ำกว่าระดับของ API ระดับพรีเมียมที่เป็นที่รู้จักมากที่สุดการวิเคราะห์จากภายนอกบางส่วนระบุตัวเลขประมาณ 0,30 ดอลลาร์สหรัฐต่อโทเค็นเข้าใช้งานหนึ่งล้านโทเค็นสำหรับการกำหนดค่าบางอย่าง ซึ่งเป็นเพียงเศษเสี้ยวของราคาที่โมเดลปิดระดับไฮเอนด์เรียกเก็บ
ในบริบทของยุโรป ซึ่งต้นทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานและพลังงานมีความสำคัญ การมุ่งเน้นประสิทธิภาพนี้จึงสอดคล้องกับความต้องการของบริษัทสตาร์ทอัพและ SMEs เป็นอย่างดี การประมวลผลเอกสารทางกฎหมายจำนวนมาก บันทึกทางการแพทย์ที่ยาวเหยียด หรือคลังซอฟต์แวร์ทั้งหมด มันจะไม่ใช่สิ่งฟุ่มเฟือยที่สงวนไว้สำหรับบริษัทที่มีงบประมาณแทบไม่จำกัดอีกต่อไป แต่จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของทางเลือกที่เข้าถึงได้สำหรับโครงการเกิดใหม่
ผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน AI บางรายได้เปิดให้เข้าถึงโหนด DeepSeek V4 ในช่วงเริ่มต้นแล้ว ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของแคตตาล็อก ทำให้บริษัทในยุโรปเข้าถึงได้ง่ายขึ้น พวกเขาสามารถประเมินประสิทธิภาพและต้นทุนที่แท้จริงได้โดยไม่ต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐานของตนเองตั้งแต่เริ่มต้นสำหรับหลายองค์กร ขั้นตอนการทดสอบนี้เป็นขั้นตอนเบื้องต้นก่อนที่จะตัดสินใจว่าจะดำเนินการต่อด้วยรูปแบบการจ้างงานภายนอกหรือเลือกติดตั้งระบบภายในองค์กรเอง
ในขณะเดียวกัน การที่บริษัทไม่เปิดเผยรายละเอียดเกี่ยวกับต้นทุนการฝึกอบรมและฮาร์ดแวร์ที่ใช้ ทำให้เกิดข้อสงสัยในบางภาคส่วน ตั้งแต่ปี 2025 เป็นต้นมา มีข้อสงสัยเกี่ยวกับปริมาณทรัพยากรที่แท้จริงที่จำเป็นในการฝึกอบรมโมเดลของบริษัท รวมถึงการคาดการณ์ที่ชี้ไปถึงจำนวน GPU ระดับไฮเอนด์หลายหมื่นตัว DeepSeek ยืนยันว่าบริษัทได้ก้าวไปสู่ขั้นใหม่ของ "บริบทระยะยาวที่สร้างผลกำไรได้"แต่ยังไม่สามารถไขข้อสงสัยเกี่ยวกับขนาดเชิงปริมาณของการดำเนินงานได้อย่างสมบูรณ์
ผลกระทบต่อสตาร์ทอัพและบริษัทต่างๆ ในสเปนและยุโรป
สำหรับระบบนิเวศของผู้ประกอบการในยุโรป และโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีในสเปน การเกิดขึ้นของโมเดลอย่าง DeepSeek V4 เปิดโอกาสใหม่ๆ ที่ก่อนหน้านี้ยากที่จะนึกถึงได้ เข้าถึงโมเดลที่มีพารามิเตอร์มากกว่าหนึ่งล้านล้านตัวภายในบริบทของโทเค็น 1 ล้านรายการและน้ำหนักที่เปิดกว้าง สิ่งนี้ช่วยให้คุณสามารถสำรวจผลิตภัณฑ์ขั้นสูงได้โดยไม่ต้องพึ่งพาซัพพลายเออร์จากซิลิคอนแวลลีย์แต่เพียงอย่างเดียว
ในภาคส่วนที่มีการกำกับดูแล เช่น การเงิน สุขภาพ กฎหมาย และการบริหารราชการแผ่นดิน มีความเป็นไปได้ที่จะ เรียกใช้โมเดลในศูนย์ข้อมูลภายในสหภาพยุโรป หรือแม้แต่ในสถานที่ของคุณเอง เรื่องนี้มีความสำคัญเป็นอย่างยิ่ง การปฏิบัติตาม GDPR และกฎระเบียบการคุ้มครองข้อมูลระดับชาติจะทำได้ง่ายขึ้นเมื่อข้อมูลไม่จำเป็นต้องออกจากเขตอำนาจศาลของยุโรปเพื่อนำไปประมวลผลโดยแบบจำลอง AI
สตาร์ทอัพสเปนที่ทำงานกับเอกสารจำนวนมาก เช่น เทคโนโลยีด้านกฎหมาย เทคโนโลยีด้านสุขภาพ หรือเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา สามารถใช้ประโยชน์จากบริบทของโทเค็น 1 ล้านโทเค็นได้ การวิเคราะห์ไฟล์ทั้งหมด ประวัติทางการแพทย์ที่ยาวมาก หรือคลังเก็บรหัสขนาดใหญ่ โดยไม่ต้องแบ่งข้อมูลออกเป็นหลายส่วนและออกแบบระบบกู้คืนที่ซับซ้อน ซึ่งช่วยลดความซับซ้อนทางเทคนิคและในหลายกรณีก็ลดเวลาแฝงลงด้วย
ในขณะเดียวกัน ก็เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องคำนึงถึงความเสี่ยงด้วยเช่นกัน: ระบบนิเวศของเครื่องมือที่อยู่รอบ ๆ DeepSeek นั้นยังใหม่กว่าของโมเดลโอเพนซอร์สอื่น ๆ เช่น Llama และ เอกสารประกอบและการสนับสนุนจากชุมชนยังอยู่ในช่วงพัฒนานอกจากนี้ การที่บริษัทเป็นบริษัทจีนยังนำมาซึ่งองค์ประกอบทางภูมิรัฐศาสตร์ที่องค์กรในยุโรปบางแห่งมองด้วยความระมัดระวัง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโครงการที่เกี่ยวข้องกับการบริหารราชการหรือโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ
การเคลื่อนไหวที่สร้างแรงกดดันต่อโมเดลธุรกิจแบบปิดที่มีต้นทุนสูง
นอกเหนือจากคุณสมบัติเฉพาะแล้ว DeepSeek V4 ยังถูกตีความในวงการนี้ว่า... นับเป็นอีกก้าวหนึ่งในการสร้างแรงกดดันด้านการแข่งขันให้กับโมเดลแบบปิดที่มีราคาแพงที่สุดในตลาดการที่บริษัทจีนแห่งนี้กำหนดให้บริบทโทเค็น 1M เป็นมาตรฐานในบริการอย่างเป็นทางการทั้งหมด พร้อมทั้งเปิดให้มีการกำหนดน้ำหนัก (open weights) นั้น เป็นการส่งสัญญาณที่ชัดเจนว่า บริบทระยะยาวพิเศษไม่จำเป็นต้องเป็นคุณสมบัติเฉพาะของโมเดลที่มีราคาสูงเพียงไม่กี่รุ่นอีกต่อไป
สำหรับห้องปฏิบัติการขนาดใหญ่ในโลกตะวันตก นี่เป็นความท้าทายอย่างยิ่ง OpenAI, Anthropic และ Google ต่างก็ใช้การผสมผสานของวิธีการต่างๆ มาโดยตลอด คุณภาพสูงกว่า บริบทกว้างกว่า และระบบนิเวศที่เป็นกรรมสิทธิ์ ในฐานะข้อเสนอคุณค่า การเกิดขึ้นของทางเลือกแบบเปิดที่มีบริบทที่เหนือกว่าในบางกรณีและต้นทุนที่ต่ำมาก บังคับให้ต้องทบทวนกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์และการกำหนดราคา โดยเฉพาะในกลุ่มธุรกิจที่กำไรของบริษัทผู้ใช้งานค่อนข้างจำกัด
ในโลกที่ใช้ภาษาสเปน ซึ่งสตาร์ทอัพหลายแห่งดำเนินงานด้วยงบประมาณที่จำกัดกว่าสตาร์ทอัพในสหรัฐอเมริกามาก แรงกดดันด้านการแข่งขันจึงส่งผลดีต่อพวกเขา ยิ่งมีโมเดลที่มีประสิทธิภาพและเปิดกว้างมากขึ้นเท่าใด ทีมงานด้านเทคนิคก็จะมีศักยภาพมากขึ้นในการเลือกโดยพิจารณาจากราคา การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และกรณีการใช้งานและไม่ได้มาจากแบรนด์ที่อยู่เบื้องหลัง API เท่านั้น
ในขณะเดียวกัน DeepSeek ก็รู้ดีว่าการลงทุนครั้งนี้ไม่ใช่เรื่องง่าย: เกณฑ์มาตรฐานและการเปรียบเทียบส่วนใหญ่มาจากเอกสารของตนเองหรือจากการทดสอบในขั้นตอนทดลองใช้งาน และตลาดยังคงรอคอยที่จะได้เห็นว่าโมเดล V4 จะทำงานได้ดีแค่ไหนเมื่อนำไปใช้งานในสภาพแวดล้อมการผลิตที่มีความต้องการสูง รวมถึงสภาพแวดล้อมในยุโรปด้วย
โดยรวมแล้ว การมาถึงของ DeepSeek V4 เป็นการตอกย้ำแนวโน้มที่พัฒนามาสักระยะหนึ่งแล้ว: โมเดล AI ล้ำสมัยไม่ได้เป็นเพียงสมบัติเฉพาะของบริษัทไม่กี่แห่งที่มีระบบปิดและงบประมาณมหาศาลอีกต่อไปแล้วด้วยการผสมผสานพารามิเตอร์กว่า 1 ล้านล้านรายการ บริบทของโทเค็น 1 ล้านรายการ น้ำหนักที่เปิดกว้าง และแนวคิดที่มุ่งเน้นประสิทธิภาพ บริษัทจีนแห่งนี้ได้นำเสนอทางเลือกใหม่ที่บริษัทและนักพัฒนาในสเปนและยุโรปแทบจะไม่อาจมองข้ามได้ในแผนการปรับใช้และปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐาน AI ในอนาคต
